如何在Python中找到满足条件（最大和最小阈值）的所有可能组合？

给定

和阈值

names = ["bread","peanut_butter","yogurt","coffe"]
calories = [150,400,100,75]

我想得到所有可能的食物组合，例如：

max_calories = 500
min_calories = 250

这就是我到目前为止得到的。我通过

def greedy

只获得了

“花生酱=400”

和

“面包+酸奶+咖啡=350”

通过

def gready2

。但我不知道如何通过

def gready2

获得所有剩余的组合

bread + yogurt = 250
bread + yogurt + coffe = 350
peanut_butter + yogurt = 500
peanut_butter + coffe = 475
peanut_butter = 400

类食品（对象）：
定义初始值（self，n，c）：
self.name=n
自身热量=c
def获取热量（自身）：
返回自己的卡路里
定义（自我）：
返回f“{self.name}:<{self.carries}>”
def构建菜单（名称、卡路里）：
“”“相同长度的名称、卡路里列表。
列出一个字符串列表
卡路里数列
返回食物列表“
菜单=[]
对于范围内的i（len（卡路里））：
菜单.附加（食物（名称[i]，卡路里[i]））
返回菜单
def贪婪（项目、最大成本、最小成本）：
#假设项目是一个列表
项目透视=项目
结果=[]
总成本=0.0
对于范围内的i（len（itemsCopy））：
如果（ItemScope[i].GetCarries（））=minCost:
结果.追加（项目透视[i]）
totalCost+=ItemScope[i].GetCarries（）
返回（结果、总成本）
def GREDY2（项目、最大成本、最小成本）：
#假设项目是一个列表
项目透视=项目
结果=[]
总成本=0.0
对于范围内的i（len（itemsCopy））：
如果（totalCost+ItemScope[i].GetCarries（））
------------------------------------
所取项目的总价值=325.0
面包：<150>
酸奶：<100>
咖啡：<75>

这里的问题

这里的问题是，您并没有真正解析所有可能的成分组合。 你只是试图添加更多的成分，直到你达到允许的最大量或热量，但这将导致许多可能性，仍然没有探索

要生成所有长度的所有组合，我喜欢使用

itertools

包：

来自itertools导入组合，链
名称=[“面包”、“花生酱”、“酸奶”、“咖啡”]
所有组合=链（*（组合（名称，i）表示范围内的i（len（名称）+1）））
对于所有组合中的组合：
打印（组合）

你当然可以从这里算出你的代码。请注意，这是对所有组合的详尽解析，可以有更高效的算法来最终实现您想要的

完整代码示例

为了完整起见，我提供了完整的Python代码，您可以使用这些代码来查找所需的组合：

来自itertools导入组合，链
#投入
名称=[“面包”、“花生酱”、“酸奶”、“咖啡”]
卡路里=[15040010075]
最大热量=500
最低热量=250
#构建从名称到卡路里数量的映射
namesToCalories={key:key的值，zip中的值（名称，卡路里）}
结果=[]
#解析所有组合
所有组合=链（*（组合（名称，i）表示范围内的i（len（名称）+1）））
对于所有组合中的组合：
#为这个组合获取卡路里
该组合的卡路里=总和（组合中名称的名称为“名称”）
#最小/最大值的测试
如果此组合的热量>最小热量，而此组合的热量<最大热量：
结果+=[combi]
打印（结果）

我添加了一个代码示例来演示组合的解析。请编辑您的答案以显示更新的代码，或者就代码中的特定错误询问其他问题！谢谢，我将编辑我的帖子。我正在测试您刚刚发布的新代码感谢您的帮助@Corentin，我学到了很多。我意识到函数

chain（*（范围（len（name））中I的组合（name，I））

不会生成完整的组合（“面包”、“花生酱”、“酸奶”、“咖啡”）。应该是这样吗？

class Food(object):
    def __init__(self, n, c):
        self.name = n
        self.calories = c
    def getCalories(self):
        return self.calories
    def __str__(self):
        return f"{self.name}: < {self.calories} >"

def buildMenu(names, calories):
    """names, calories lists of same length.
       name a list of strings
       calories lists of numbers
       returns list of Foods"""
    menu = []
    for i in range(len(calories)):
        menu.append(Food(names[i], calories[i]))
    return menu

def greedy(items, maxCost, minCost):
    #Assumes items a list
    itemsCopy = items
    result = []
    totalCost = 0.0
    for i in range(len(itemsCopy)):
        if (itemsCopy[i].getCalories()) <= maxCost: 
            if (itemsCopy[i].getCalories()) >= minCost:
                result.append(itemsCopy[i])
                totalCost += itemsCopy[i].getCalories()         
    return (result, totalCost)

def greedy2(items, maxCost, minCost):
    #Assumes items a list
    itemsCopy = items
    result = []
    totalCost = 0.0
    for i in range(len(itemsCopy)):
        if (totalCost+itemsCopy[i].getCalories()) <= maxCost: 
            result.append(itemsCopy[i])
            totalCost += itemsCopy[i].getCalories()          
    return (result, totalCost)

def testGreedy(items, constraint, constraint2):
    taken, val = greedy(items, constraint, constraint2)
    for item in taken:
        print('   ', item)
        print("    ------------------------------------")


def testGreedy2(items, constraint, constraint2):
    taken2, val2 = greedy2(items, constraint, constraint2)
    print("   Total value of items taken =", val2 )
    for item in taken2:
        print("  ", item)



def testGreedys(foods, maxUnits, minUnits):
    print('Allocating', maxUnits,
          'calories:')
    print("")
    testGreedy(foods, maxUnits, minUnits)
    testGreedy2(foods, maxUnits, minUnits)


names = ["bread","peanut_butter","yogurt","coffe"]
calories = [150,400,100,75]
foods = buildMenu(names, calories)
testGreedys(foods, 500, 250) 

Allocating 500 calories:

     peanut_butter: < 400 >
        ------------------------------------
       Total value of items taken = 325.0
       bread: < 150 >
       yogurt: < 100 >
       coffe: < 75 >